二叉树的作用

本文探讨了在大量数据处理场景下,如何利用二叉树实现高效的数据添加、删除及查询操作。通过对比链表与数组的特点,引出了排序二叉树的优势,并介绍了红黑树和AVL树等平衡二叉树的具体应用。

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二叉树,本质上,是对链表和数组的一个折中。。
比如,我有一个任务,需要输入
10万个数据(32位整数),然后有两个操作:
1.添加(删除)一个整数。
2.询问第x大的数据。

比如,我给你 1, 8, 13, 10(等等一堆数据).......
然后我询问第3大的数据,
然后我插入 18
然后我询问第4大的数据
我再插入 9
我再询问第2大的数据

不停的重复1,2
重复10万次。。

应该如何实现。
你会发现,用有序链表,不行,查找(包括1需要找到对应位置,以及2查找)成本大O(N),但具体这个插入操作成本小O(1)。
用有序数组,查找(2的查找)成本小O(1)。但1的插入操作成本很大O(N)。

所以,我们折中使用排序二叉树(二叉树仅仅作为排序二叉树的基础),查找(包括1需要找到对应位置,以及2查找)成本挺小O(logN)。具体这个插入操作成本也挺小O(logN)。

具体的应用就是由排序二叉树(由于普通排序二叉树可能会有不平衡的情况)引申出来的红黑树(linux中ext3文件系统管理),avl树“windows对进程地址空间的管理”。




链接:https://www.zhihu.com/question/37381035/answer/84584381
来源:知乎

转载于:https://www.cnblogs.com/-1339513141/p/8858841.html

### 线索二叉树作用 线索二叉树的主要作用在于优化二叉树的遍历操作。传统二叉树在遍历时通常依赖于栈或队列等辅助数据结构,这不仅增加了时间复杂度还可能造成额外的空间开销。然而,在线索二叉树中,通过重用原本指向空节点的指针来存储前驱和后继的信息,可以有效减少这些不必要的资源消耗。 具体来说,当一个节点的左子节点为空时,该位置被用来保存其前驱节点的引用;同样地,如果右子节点为空,则将其设置为指向后继节点的链接[^1]。这样的设计使得无需借助外部堆栈即可快速定位到任意给定节点的直接前后关系,从而极大地提高了访问效率并节省了内存占用量[^2]。 另外值得注意的是,由于这种特殊的连接方式实际上已经将整个树形结构转化为类似于双向列表的形式[^3],所以在执行诸如查找特定元素或者按顺序迭代所有项之类的任务时表现得尤为高效便捷。 ### 应用场景分析 #### 场景一:频繁读取序列化的数据集合 对于那些需要经常性按照一定次序反复扫描全部成员的应用程序而言,采用线索化处理后的二叉搜索树能够显著提升性能指标。因为一旦完成了初始阶段的一次全面构建之后,后续每一次查询都可以沿着既定路径顺畅前进而不需要重新计算任何中间状态信息。 ```python def inorder_successor(node): """找到中序遍历下的下一个节点""" if node.right and not isinstance(node.right, Thread): current = node.right while current.left and not isinstance(current.left, Thread): current = current.left return current elif hasattr(node, 'successor'): return node.successor() ``` 此函数展示了如何利用线索特性轻松获取当前节点在中序排列里的紧邻右侧邻居实例的方法之一[^3]。 #### 场景二:嵌入式系统中的有限资源管理 考虑到某些硬件平台可能存在严格限制可用RAM大小的情况之下,运用线索技术改造标准形式表达出来的决策流程图表不失为一种明智的选择方案。它可以最大限度降低运行期间所需的动态分配单元数目,进而满足苛刻条件约束下面临挑战性的实际需求环境要求。 ---
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